公路货运车辆超限超载运输危害性极大，由此引发的重大交通事故仍时有发生，严重危及人民生命财产安全、损坏公路与桥梁、扰乱社会经济秩序，超限超载的检测是实施社会高质量治理的必然手段。重点路段车辆动态检测（以下简称“非现场动态检测”）是开展全环节科技治超的新方法。将科技治超与智慧交通数字孪生相结合，是实施交通强国战略和数字中国建设重点发展的先进技术。到2035年，我国计划安装的非现场动态检测系统将达到十万套以上。

非现场动态检测系统一般由称重、轮廓、速度、图像等前端感知装置以及数据处理转发平台等组成，其功能是在动态状态下准确获取车辆的车货总重、外廓尺寸、车型轴型等运行数据，并与车辆身份进行唯一化数据匹配，形成有效证据链。治超数据是整个系统的核心，也是治超工作的核心。虽然我国从事该领域研究的机构和企业较多，但各类低水平、低质量非现场动态检测产品充斥市场，无法为监管提供有效支撑。全行业目前仍然存在治超数据“不好用”、“不会用”、“用不好”三大核心难题。        

为实现治超态势数据质量的有效监管，服务智慧交通管理，本项目首先从数据质量理论出发，开展面向智慧治超数据的质量模型和评价体系研究，获得适用于应用场景的数据质量量化指标，为监管系统打下理论基础；与此同时，搭建一套全要素治超前端检测系统，研究基于路侧感知和车载传感器数据融合的治超全行为检测技术，为系统研究建立硬件感知基础；在数据质量的保证上，研究适用于治超场景、覆盖检测全项目的计量检定方法和标准，搭建综合性全参数计量检测平台。在上述研究的基础上，研究建立基于群智感知的数据质量监控和管理系统，进行数据质量的预测和，实现智慧治超体系的高质量精准管理。